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基于灰色理论与BP神经网络的边坡变形预测模型研究

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边坡失稳破坏严重威胁了公路运营和居民生命财产安全.以山区公路为研究对象,在分析总结灰色系统理论和BP神经网络在边坡变形预测应用中的适用性及局限性基础上,提出了灰色GM(1,1)和BP神经网络并联综合边坡变形预测模型.该模型通过灰色理论优秀的增长属性来预测边坡变形的增加趋势,同时通过BP神经网络强大的非线性处理能力预测边坡变形变化的波动趋势,最后,利用最优化理论对单一模型的权重进行计算,构建一个能充分兼顾两者优势的GM-BP并联综合模型.结果表明,GM-BP并联综合预测模型较单一模型能更准确地预报边坡变形,具有一定的应用价值.

段志宏、伍林林

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益阳市交通建设质量安全监督站,湖南益阳 413000

九江市规划设计集团有限公司,江西九江 332099

道路工程 边坡变形 GM模型 BP神经网络 预测模型

2024

湖南交通科技
湖南省交通科学研究院 湖南省公路学会 湖南省航海学会

湖南交通科技

影响因子：0.455
ISSN：1008-844X
年,卷(期)：2024.50(3)